Service 03
AIエージェント設計・開発
「動く」ではなく「止まるべき場所で確実に止まる」AIエージェントを、任せる範囲とシステムが守る範囲を線引きして設計・開発します
課題
AIエージェントの開発でつまずくのは、技術的に動かないからではありません。単一のLLM呼び出しに全部を任せると、複雑な業務は途中で止まります。止まった場所が分からないまま「なんとなく動いた」状態で本番に出すと、本来は任せてはいけない処理まで通してしまう事故につながります。必要なのは、複数のAIモデル・外部ツール・データベースを連携させ、どこで止めるかまで決めて動くエージェント設計です。
ARCHECOのアプローチ
ARCHECOは、AIエージェントに何かを任せる前に「タスク分解・ツール選択・実行計画・停止条件」の4つを先に決めます。なかでも要になるのが停止条件です。間違えたときに取り返しがつく処理（下書きの生成、候補の絞り込み、定型レポートの作成など）はエージェントに任せ、取り返しがつかない処理（決済・在庫の引き当て・受注の確定など）はシステム側の保証に残す。この境界を設計の最初に引くことで、LLM単体では届かない精度の先を仕組みで補います。LangChain・LangGraph・CrewAI等のフレームワークは、この設計を実装する手段として使い分けます。
提供価値
複雑な業務を最後まで遂行し、かつ止まるべき場所では確実に止まるAIエージェントを提供します。目安として、要件が固まった業務であれば、通常の見積りで15〜25人月相当かかる実装を3日で立ち上げ、本番で異常が起きた場合も検知から恒久対応まで最短1時間で戻す運用体制まで含めて構築します。「作れるか」ではなく「本番で運用しきれるか」を基準に設計します。
Solution Flow
01
STEP 01
任せる境界の設計とアーキテクチャ定義
自動化対象の業務を分析し、間違えたときに取り返しがつく処理とつかない処理を先に切り分けます。エージェントに任せる範囲・システム側で保証する範囲・マルチエージェント構成の要否をここで確定し、あとから境界がぶれないようにします。
Method
業務タスク分解分析
エージェントアーキテクチャ設計
ツール連携要件定義
Output
エージェント要件定義書
アーキテクチャ設計図
エージェントコアの実装と、道具の1つずつの統合
タスク実行ロジック・実行計画・再試行の判断を担うコアを先に作り、社内API・検索/RAG・外部SaaSといったツールは1つずつ接続します。まとめて繋ぐと、失敗した時にどこが原因か分からなくなるため、つなぐ順番自体を設計対象にします。会話の文脈・処理の途中状態・実行履歴を保持するメモリ管理も、この段階で組み込みます。
Method
エージェントコア開発
ツールプラグイン実装
メモリ・状態管理設計
Output
AIエージェントシステム
ツール連携モジュール
実業務データでの4指標評価
タスク完遂率・判断精度・処理速度・エッジケースでのフォールバック成功率の4つの指標を、実際の業務データで測定します。平均値だけでは見えないため、完遂できなかった1件がどこで止まったかを毎回開いて確認し、フォールバック処理をチューニングします。
Method
シナリオベーステスト
精度・性能評価
フォールバック設計
Output
テスト結果レポート
チューニング済みエージェント
段階デプロイと「エラーが出ない異常」の監視設計
本番へは段階的にデプロイし、稼働と処理量を常時監視します。API呼び出しの失敗のように「エラーが出る異常」は監視ツールで自動検知できますが、「受け付けてはいけない依頼を通してしまった」「作られるはずの記録が無い」といった、エラーが出ない異常は数えて突き合わせない限り気づけません。この突き合わせの仕組みまでを運用設計に含め、異常検知から恒久対応までを最短1時間で回せる体制を構築します。
Method
デプロイメント自動化
監視ダッシュボード構築
アラート設計
Output
デプロイ済みエージェント
運用監視システム
障害対応手順書
PROOF
実測
AIエージェントは「作れるか」ではなく「本番で運用しきれるか」で差が付きます。ここに並べたのは一般論ではなく、実際に本番環境で出した数字です。
CASE STUDIES
関連実績
ABOUT AI AGENT DEVELOPMENT
AIエージェント開発の進め方・費用・本番運用の壁
AIエージェントの開発を検討している方に向けて、仕組み、作り方の選択肢、開発の進め方、費用が何で決まるか、そして意外と語られない本番運用の壁までを整理しました。
AIエージェントとは
AIエージェントは、目標を与えると自分で手順を考えて道具を使い、タスクを進めるAIです。チャットで答えるだけのAIとの違いは「自分で動くか」にあります。
仕組み：LLM・ツール・メモリ
中核の言語モデル（考える）、外部ツールの呼び出し（動く）、文脈の記憶（覚える）の3点で構成されます。この構成が意味するのは、賢さはモデルだけでは決まらないということです。どの道具を、どの権限で持たせるかの設計が、実用性の大半を決めます。
生成AI・チャットボットとの違い
従来のチャットボットは決めた筋書きに沿って答え、生成AIチャットは聞かれたことに答えます。エージェントは目標から逆算して、複数の手順を自分で実行します。逆に言えば、1問1答で済む業務にエージェントは過剰です。この見極めを間違えると、開発費だけが膨らみます。
エージェント型AI（Agentic AI）との関係
海外ではエージェンティックAI（Agentic AI）という呼び方が主流になりつつあります。使い分けは、AIエージェントが「個々の実行主体」を指すのに対し、Agentic AIは「目標を与えると自律的に計画・実行するAIの設計思想」を指す、という程度です。呼び名は違っても、開発で問われることは同じ——どこまで任せ、どこで人が判定するか、です。
何に使われているか
実務で動いている例は、社内問い合わせの一次対応、定型レポートの収集と作成、システム監視と一次対応、営業準備の情報収集あたりに集中しています。共通点は「手順は決まっているが分岐が多く、人がやると面倒」な仕事です。創造的な判断の代行は、現時点では実用の中心ではありません。
作り方の選択肢：ノーコードからフルコードまで
作り方は3段階あり、どこまで自作するかで費用と自由度が変わります。
ノーコード：既製ツールで組む
DifyやCopilot系のツールで、画面操作だけでエージェントを組めます。速くて安い代わりに、ツールの想定した形しか作れません。最初の検証はここから始めるのが定石で、いきなりフルコードで作る理由は、検証が済むまでは基本的にありません。
ローコード：ワークフロー型で組む
n8nなどの視覚的なワークフローツールで、処理の流れを自分で設計します。既存システムとの接続が要る業務ではこの層が現実解になることが多く、ノーコードで詰まった点をここで解消できるかを先に確かめると、無駄なフルコード開発を避けられます。
フルコード：フレームワークで開発する
LangChainなどのフレームワークでゼロから開発します。自由度が最大の代わりに、精度評価・監視・保守まで全部自前になります。選ぶ基準は「既製ツールでは業務の要件が満たせないと検証で確認できたか」。技術的な興味で選ぶ層ではありません。
開発の進め方
開発の成否は、コードを書き始める前の2つの決定でほぼ決まります。
自動化する範囲の選定が9割
「何でもできるエージェント」を目指した開発は、ほぼ確実に失敗します。範囲が広いほど精度は下がり、テストは不可能になり、失敗の原因が特定できなくなるからです。1つの業務の、分岐の少ない部分から始めて、動いたら範囲を広げる。地味ですが、本番で動いているエージェントは全部この順序で作られています。
人間の判断ポイントを設計に組み込む
全自動を目指すより、「ここだけは人が承認する」ポイントを設計に残すほうが、結果的に早く本番に載ります。とくに社外への送信・金銭・データの削除に関わる操作は、人の承認を挟む設計が現在の実務水準です。全自動への移行は、運用実績が信頼を積んでからで遅くありません。
失敗を前提に設計する
エージェントは確率的に動くので、必ず失敗します。問うべきは失敗するかではなく、失敗したときに何が起きるかです。失敗を検知する仕組み、失敗時に安全側へ倒す動作、人へ引き継ぐ経路。この3つが設計に無いエージェントは、デモでは動いても本番に出せません。
精度の評価方法を先に作る
「なんか良い感じに動く」は評価ではありません。実際の業務ケースを集めたテストセットを作り、変更のたびに同じセットで測る。この地味な仕組みが無いと、改善のつもりの変更で精度が下がっても気づけません。評価セットの構築は開発の付属品ではなく、開発そのものの一部です。
開発費用は、何で決まるか
「AIエージェントの開発費用はいくらか」は検索でもよく聞かれる質問ですが、独立した見出しで答えているページはほとんどありません。金額を動かす変数で答えます。
金額を動かす変数
接続する社内システムの数、扱うデータの機密度（権限設計の複雑さ）、求める精度の水準、そして全自動か人の承認を挟むか。この4つでほぼ決まります。とくにシステム接続数が効きます。エージェント本体より、接続と権限まわりの開発が費用の過半を占める案件は珍しくありません。
作った後にかかる費用
初期開発費のほかに、モデルAPIの従量課金、精度監視と改修の工数が毎月かかります。利用が増えるほどAPI費用も増えるため、1回あたりの処理コストを設計時に見積もっておかないと、成功するほど赤字になる構造ができあがります。
本番運用の壁：作れるかではなく、運用しきれるか
デモまでは誰でも作れる時代になりました。差が付くのは本番で運用し続ける部分で、検索上位でここを正面から書いているページはごく少数です。
精度は放っておくと劣化する
業務の内容・接続先のデータ・モデルのバージョンは全部変わり続けます。作った時点の精度は保存されません。定期的に評価セットで測り直し、劣化したら原因を切り分ける運用が要ります。この運用の工数を初期見積もりに入れていない案件が、リリース後に止まります。
権限と暴走の抑え込み
エージェントに与えた権限は、エージェントが誤って使う可能性のある権限です。目標の解釈を誤ったエージェントが、与えられた道具を正しく使って誤った結果を出す、という事故は実際に起きます。権限は業務に必要な最小限に絞り、危険な操作は人の承認を挟む。設計時の1行が、運用時の事故を防ぎます。
監視と説明可能性
本番のエージェントには「なぜその行動をしたか」を後から追える記録が要ります。うまく動かなかったときに原因を特定できない状態は、改善もできない状態です。行動ログと判断過程の記録は、あとから足すのが難しいので、最初の設計に含めてください。
開発を外注するときの選び方
実績の見方と、契約前に聞くべきことを絞って書きます。
「本番で動いている」実績か
デモやPoCの実績と、本番で運用が続いている実績は別物です。実績を見るときは「それは今も動いていますか」「運用開始からどのくらいですか」と聞いてください。答えに具体が無い場合、その会社の実績はデモまでの可能性があります。
契約前に聞くべきこと
精度の評価方法をどう作るか、失敗時の設計をどうするか、運用に移った後の改修体制と費用はどうなるか。この3つへの答えの具体性で、本番まで持っていける会社かが分かります。モデルやツールの名前しか出てこない提案は、デモ止まりの危険信号です。
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FAQ
よくある質問
ご相談の前によくいただく質問です。解決しない点はお気軽にお問い合わせください。
01
QUESTION
AIエージェントとRPA・チャットボットは、何が違うのですか？
チャットボットは会話への応答が仕事で、RPAは決まった手順の繰り返しが仕事です。AIエージェントはこの中間にあり、タスクの分解・ツールの実行・結果の検証までを状況に応じて自律的に遂行します。実務で効くのは、会話やツール呼び出しの裏に「任せてよい処理」と「システムが保証すべき処理」の境界を引くことです。この線引きが、本番で事故を起こさないための本体になります。
02
QUESTION
AIエージェント開発の費用は、どのくらいかかりますか？
対象業務の複雑さと、エージェントにどこまで任せるかによって変わるため、定額では提示していません。まずは無料のAIエージェント診断で、任せてよい範囲とシステムで守るべき範囲を切り分けたうえで、概算をお出しします。診断の段階で、動くもので判断できる状態にしてお返しします。
03
QUESTION
開発期間は、どのくらいかかりますか？
対象業務の複雑さによりますが、要件が固まっていればAI自律開発ツールを併用し、最初に動くバージョンまでは数日から数週間が目安です。ただし本番投入には異常系の設計と検証が欠かせないため、そこを省いた最短納期はお約束しません。
04
QUESTION
AIエージェントの精度は、100%になりますか？
なりません。実案件のチャットボット分類では99.9%まで到達しましたが、それでも100%が必要な処理（決済・在庫・受注など）では予期しない動きをする可能性が残ります。だから精度を上げることと同時に、受け付けてはいけない処理を通さない停止条件と、記録の突き合わせをシステム側に設計します。
Plans
ARCHECOの契約モデル
受託開発（1年以内のカスタム開発）、代理出産型プロフィットシェア（ARCHECOが事業運営を主導、無償保証・サービス譲渡確約付き、2〜3年計画）、ジョイントベンチャー（双方が資本出資し事業体を共同設立、2〜3年計画）、スウェットエクイティ（労働力を株式として投下）。事業フェーズとリスク許容度に合わせて、最適な契約形態を設計します。どの契約を選んでも、事業を当てることへのこだわりは変わりません。
Plan 01
Customize Development
カスタマイズ開発受託
お好みのスタイルを何なりと
ARCHECOのソリューションライブラリと自律型AI開発エージェントを活用し、1年以内でカスタムシステムを構築・納品します。AI戦略策定からAgentic RAG構築、業務特化型プライベートSaaS開発、UX/UIデザインまで、事業に必要な全工程を一気通貫で実行します。
Plan 02
Surrogacy
代理出産
産みの苦しみ、請け負います
ARCHECOが事業の企画・開発・運営を主導し、2〜3年計画で事業を立ち上げます。無償保証、サービス譲渡確約、採用代行を含むリスク軽減策をセットで提示。事業が黒字化して初めてARCHECOの収益が発生するプロフィットシェア構造により、全員が事業の成功だけに集中します。
Plan 03
Joint Venture
ジョイントベンチャー
新たなお仕事ご一緒に
クライアント様とARCHECOが資本を出し合い、新たな事業体を共同設立します。双方からの人材出向・採用により、独立した組織として事業を推進。既存事業のルールや予算制度に縛られない「出島」として機能し、スタートアップと同等のスピードと柔軟性で意思決定を行います。
無料AIエージェント診断
いまの業務のどこがエージェント化に向くか、任せてよい処理と任せてはいけない処理の切り分けを無料で診断します。分厚い提案書は作りません。動くもので判断できる状態にしてお返しします。
※弊社のリソース状況によってはお受け出来ないことがございます。